arXiv 机器学习· Tommaso Ancilli, Thomas Wedenig, Henry Moss, Robert Peharz·· 4 小时前AI 评分34
面向离散空间贝叶斯优化的采集函数引导生成方法
Acquisition Function-Guided Generation for Bayesian Optimization over Discrete Spaces
AI 导读
研究人员提出面向离散空间贝叶斯优化的采集函数引导生成方法 AFGG，通过结合预训练生成模型与数据空间代理模型，利用扩散桥平滑采集函数以引导候选样本生成。该框架实例化了分类扩散模型与自回归归一化流，既能直接融入离散领域先验，又成功恢复了采样梯度。在分子基准测试中，流模型变体在多数场景超越现有 SOTA 方法，代码已开源。
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